Debido a la discreción de los datos enteros, existen una gran cantidad de lagunas y columnas continuas en el histograma basado en datos enteros. Con el objetivo de las características, este documento presenta un algoritmo de marca de agua robusto y reversible para una base de datos relacional basado en columnas continuas en el histograma. En primer lugar, agrupa las tuplas de la base de datos según la longitud de la marca de agua y la clave de agrupación. En segundo lugar, calcula los errores de predicción y utiliza los valores absolutos de los errores de predicción para construir el histograma. En tercer lugar, recorre el histograma para encontrar todas las columnas continuas y a su vez, calcula la suma de la altura de cada columna continua y selecciona el grupo de columnas continuas que tenga la mayor suma como las posiciones para incrustar las marcas de agua. Se utiliza el conjunto de datos FCTD (conjunto de datos de tipo de cobertura forestal) para la verificación experimental. Una gran cantidad de datos experimentales muestra que el método es efectivo y robusto. No solo no existe la distorsión de datos causada por el desplazamiento de columnas de histograma, sino que también se mejora en gran medida la robustez de la marca de agua.